Generative KI

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Generative KI (künstliche Intelligenz) bezieht sich auf Technologien und Modelle, die in der Lage sind, neue, originale Inhalte zu erstellen, anstatt nur auf vorherige Datenmuster zu reagieren oder diese zu replizieren. Im Gegensatz zu reaktiven Systemen, die lediglich recht starr auf Eingaben zu antworten pflegen, besitzen generative Modelle die Fähigkeit, eigenständig neue Datenpunkte zu generieren.

Zwei prominente Arten von generativen KI Modellen

1. Generative Adversarial Networks (GANs):

• GANs sind eine spezielle Art von künstlichen neuronalen Netzen. Ein GAN besteht wiederum aus zwei Teilen: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Daten, während der Diskriminator versucht, zwischen „echten“ und generierten Daten zu unterscheiden. Durch diesen Wettbewerb verbessern sich sowohl der Generator als auch der Diskriminator im Laufe der Zeit.
• GANs werden oft in der Erstellung von Bildern, Videos und Texten eingesetzt.

2. Variational Autoencoders (VAEs):

• VAEs sind eine andere Art von generativem Modell, das auf probabilistischen Annahmen basiert. Sie versuchen, die zugrunde liegende Verteilung der Daten zu erlernen und generieren dann neue Datenpunkte, die der vorgegebenen Verteilung entsprechen. Im Vergleich zu GANs neigen VAEs dazu, Wahrscheinlichkeit und Unsicherheit in der Generierung von Daten stärker zu betonen.
• VAEs finden ebenfalls Anwendung in der Generierung von Bildern, Musik und anderen kreativen Inhalten.